library(readr)
## Warning: package 'readr' was built under R version 3.4.2
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.4.2
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
TW105 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW105.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW105 <- arrange(TW105,desc(`number of visitors`))
## Warning: package 'bindrcpp' was built under R version 3.4.2
top10_TW105 <- TW105 [c(1:10),]
TW104 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW104.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW104 <- arrange(TW104,desc(`number of visitors`))
top10_TW104 <- TW104 [c(3,4,5,7,10,11,12,13,14,15),]
TW103 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW103.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW103 <- arrange(TW103,desc(`number of visitors`))
top10_TW103 <- TW103 [c(3,4,5,7,10,11,12,13,14,15),]
TW102 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW102.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW102 <- arrange(TW102,desc(`number of visitors`))
top10_TW102 <- TW102 [c(3,4,5,7,8,9,11,13,14,15),]
TW101 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW101.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW101 <- arrange(TW101,desc(`number of visitors`))
top10_TW101 <- TW101 [c(3,4,6,8,9,11,12,13,14,17),]
TW100 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW100.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW100 <- arrange(TW100,desc(`number of visitors`))
top10_TW100 <- TW100 [c(3,4,6,7,10,11,12,13,16,17),]
TW99 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW99.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW99 <- arrange(TW99,desc(`number of visitors`))
top10_TW99 <- TW99 [c(3,4,6,7,10,11,12,13,14,15),]
TW98 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW98.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW98 <- arrange(TW98,desc(`number of visitors`))
top10_TW98 <- TW98 [c(3,4,6,7,10,11,12,13,16,17),]
TW97 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW97.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW97 <- arrange(TW97,desc(`number of visitors`))
top10_TW97 <- TW97 [c(3,4,6,10,11,12,13,16,17,18),]
TW96 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW96.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW96 <- arrange(TW96,desc(`number of visitors`))
top10_TW96 <- TW96 [c(2,3,4,6,8,9,10,12,13,14),]
TW95 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW95.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW95 <- arrange(TW95,desc(`number of visitors`))
top10_TW95 <- TW95 [c(2,3,4,6,7,8,11,12,13,14),]
TW94 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW94.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW94 <- arrange(TW94,desc(`number of visitors`))
top10_TW94 <- TW94 [c(2,3,4,6,7,10,11,12,13,14),]
TW93 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW93.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW93 <- arrange(TW93,desc(`number of visitors`))
top10_TW93 <- TW93 [c(2,3,4,6,7,9,10,11,13,14),]
TW92 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW92.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW92 <- arrange(TW92,desc(`number of visitors`))
top10_TW92 <- TW92 [c(2,3,4,6,7,8,9,11,13,15),]
TW91 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW91.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW91 <- arrange(TW91,desc(`number of visitors`))
top10_TW91 <- TW91 [c(2,3,4,6,7,8,10,11,12,13),]
TW90 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW90.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW90 <- arrange(TW90,desc(`number of visitors`))
top10_TW90 <- TW90 [c(2,3,4,6,7,8,10,11,12,13),]
TW89 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW89.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW89 <- arrange(TW89,desc(`number of visitors`))
top10_TW89 <- TW89 [c(2,3,5,6,7,8,11,12,13,14),]
TW88 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW88.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW88 <- arrange(TW88,desc(`number of visitors`))
top10_TW88 <- TW88 [c(2,3,5,6,8,9,10,12,13,14),]
TW87 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW87.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW87 <- arrange(TW87,desc(`number of visitors`))
top10_TW87 <- TW87 [c(2,4,5,6,8,9,10,12,13,14),]
TW86 <- read_csv("C:/Users/user/Desktop/R/Final Project/TW 86-105/TW86.csv")
## Parsed with column specification:
## cols(
## Year = col_integer(),
## Location = col_character(),
## `number of visitors` = col_integer()
## )
TW86 <- arrange(TW86,desc(`number of visitors`))
top10_TW86 <- TW86 [c(2,4,5,7,8,9,10,11,12,14),]
top10_TW <- rbind(top10_TW86,top10_TW87,top10_TW88,top10_TW89,top10_TW90,top10_TW91,top10_TW92,top10_TW93,top10_TW94,top10_TW95,top10_TW96,top10_TW97,top10_TW98,top10_TW99,top10_TW100,top10_TW101,top10_TW102,top10_TW103,top10_TW104,top10_TW105)
民國86年-105年(1997-2016) 台灣人最常去的地方前十名 (註:本資料已去除「未列名」的部分)
library(readr)
library(dplyr)
library(knitr)
## Warning: package 'knitr' was built under R version 3.4.3
TOP10_TW <- data.frame (c(top10_TW86$Location),c(top10_TW87$Location),c(top10_TW88$Location),c(top10_TW89$Location),c(top10_TW90$Location),c(top10_TW91$Location),c(top10_TW92$Location),c(top10_TW93$Location),c(top10_TW94$Location),c(top10_TW95$Location),c(top10_TW96$Location),c(top10_TW97$Location),c(top10_TW98$Location),c(top10_TW99$Location),c(top10_TW100$Location),c(top10_TW101$Location),c(top10_TW102$Location),c(top10_TW103$Location),c(top10_TW104$Location),c(top10_TW105$Location))
TOP10_TW <- t(TOP10_TW)
rownames(TOP10_TW) = 86:105
colnames(TOP10_TW) = 1:10
kable(TOP10_TW)
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 86 | 香港 | 日本 | 美國 | 澳門 | 泰國 | 新加坡 | 馬來西亞 | 印尼 | 菲律賓 | 越南 |
| 87 | 香港 | 日本 | 美國 | 澳門 | 泰國 | 新加坡 | 馬來西亞 | 菲律賓 | 印尼 | 越南 |
| 88 | 香港 | 澳門 | 日本 | 美國 | 泰國 | 馬來西亞 | 新加坡 | 加拿大 | 越南 | 印尼 |
| 89 | 香港 | 澳門 | 日本 | 美國 | 泰國 | 馬來西亞 | 新加坡 | 印尼 | 越南 | 加拿大 |
| 90 | 香港 | 澳門 | 日本 | 泰國 | 美國 | 馬來西亞 | 印尼 | 新加坡 | 越南 | 加拿大 |
| 91 | 香港 | 澳門 | 日本 | 美國 | 泰國 | 印尼 | 越南 | 新加坡 | 馬來西亞 | 加拿大 |
| 92 | 香港 | 澳門 | 日本 | 美國 | 泰國 | 印尼 | 越南 | 韓國 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 93 | 香港 | 日本 | 澳門 | 美國 | 泰國 | 韓國 | 印尼 | 越南 | 馬來西亞 | 新加坡 |
| 94 | 香港 | 日本 | 澳門 | 美國 | 韓國 | 泰國 | 越南 | 印尼 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 95 | 香港 | 澳門 | 日本 | 美國 | 韓國 | 泰國 | 越南 | 新加坡 | 印尼 | 馬來西亞 |
| 96 | 香港 | 日本 | 澳門 | 美國 | 韓國 | 泰國 | 越南 | 印尼 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 97 | 香港 | 日本 | 澳門 | 美國 | 韓國 | 泰國 | 越南 | 中國大陸 | 印尼 | 新加坡 |
| 98 | 香港 | 中國大陸 | 日本 | 澳門 | 美國 | 韓國 | 越南 | 泰國 | 印尼 | 馬來西亞 |
| 99 | 中國大陸 | 香港 | 日本 | 澳門 | 美國 | 韓國 | 泰國 | 越南 | 馬來西亞 | 印尼 |
| 100 | 中國大陸 | 香港 | 日本 | 澳門 | 韓國 | 美國 | 泰國 | 越南 | 印尼 | 馬來西亞 |
| 101 | 中國大陸 | 香港 | 日本 | 韓國 | 澳門 | 美國 | 越南 | 泰國 | 新加坡 | 菲律賓 |
| 102 | 中國大陸 | 日本 | 香港 | 韓國 | 澳門 | 泰國 | 美國 | 越南 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 103 | 中國大陸 | 日本 | 香港 | 韓國 | 澳門 | 美國 | 泰國 | 越南 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 104 | 日本 | 中國大陸 | 香港 | 泰國 | 澳門 | 韓國 | 美國 | 越南 | 新加坡 | 馬來西亞 |
| 105 | 日本 | 中國大陸 | 香港 | 韓國 | 澳門 | 泰國 | 美國 | 越南 | 新加坡 | 馬來西亞 |
民國86年-105年(1997-2016) 台灣人最常去的地方人數變化圖 (註:本資料已去除「未列名」的部分)
library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.4.2
library(plotly)
## Warning: package 'plotly' was built under R version 3.4.2
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
gp=ggplot(top10_TW,mapping = aes(x=Year, y=`number of visitors`))+
geom_line(mapping = aes(color=Location))+
scale_x_continuous(limits=c(86,105) ,breaks=86:105)+
scale_y_continuous(breaks=seq(0, 5000000, by=500000))+
labs(title = "86-105 台灣人最常去的地方")
ggplotly(gp)
## We recommend that you use the dev version of ggplot2 with `ggplotly()`
## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`
觀察與發現:
分析該期間月資料~
想知道多了這麼多人是為什麼? 然後大家都去做什麼? 這項結果對我們的政治、社會、經濟有沒有什麼其他影響?